Big data-analyse indebærer undersøgelse af store datamængder. Dette gøres for at afdække skjulte mønstre, korrelationer og også for at give indsigt, så man kan træffe de rigtige forretningsbeslutninger. Grundlæggende har organisationer indset behovet for at udvikle sig fra en vidende organisation til en lærende organisation. I bund og grund ønsker virksomhederne at være mere objektive og datadrevne, og derfor omfavner de kraften i data og teknologi.
Big data-konceptet har eksisteret i mange år. Årtier før den første omtale af big data anvendte virksomhederne analyser på de data, de indsamlede, for at få indsigt og afdække tendenser. Dette indebar, at tallene blev registreret på et regneark og undersøgt manuelt.
Big data-analyser udføres ved hjælp af avancerede softwaresystemer. Dette giver virksomhederne mulighed for at reducere analysetiden for at kunne træffe hurtige beslutninger. Dybest set giver de moderne big data analytics-systemer mulighed for hurtige og effektive analyseprocedurer. Denne evne til at arbejde hurtigere og opnå agilitet giver virksomhederne en konkurrencefordel. I mellemtiden nyder virksomhederne godt af lavere omkostninger ved hjælp af big data analytics software.
Organisationer har investeret i big data analytics. Tænk på en virksomhed, du kender, som er afhængig af hurtige og smidige beslutninger for at forblive konkurrencedygtig. I denne artikel giver vi fem eksempler fra den virkelige verden på, hvordan store brands bruger big data analytics. Læs videre for at få mere indsigt.
#1 Brug af Big Data Analytics til at øge kundeerhvervelse og -fastholdelse
Kunden er det vigtigste aktiv, som enhver virksomhed er afhængig af. Der er ingen virksomhed, der kan gøre krav på succes uden først at have etableret en solid kundebase. Men selv med en kundebase kan en virksomhed ikke tillade sig at se bort fra den store konkurrence, den står over for. Hvis en virksomhed er langsom til at lære, hvad kunderne leder efter, er det meget let at begynde at tilbyde produkter af dårlig kvalitet. I sidste ende vil det resultere i tab af kundekreds, og det skaber en negativ samlet effekt på virksomhedens succes.
Anvendelsen af big data giver virksomheder mulighed for at observere forskellige kunderelaterede mønstre og tendenser. Det er vigtigt at observere kundernes adfærd for at udløse loyalitet. Teoretisk set er det sådan, at jo flere data en virksomhed indsamler, jo flere mønstre og tendenser kan virksomheden være i stand til at identificere. I den moderne forretningsverden og i den nuværende teknologiske tidsalder kan en virksomhed nemt indsamle alle de kundedata, den har brug for. Det betyder, at det er meget nemt at forstå den moderne kunde. I bund og grund er det eneste, der er nødvendigt, at man har en big data analytics-strategi for at maksimere de data, man har til rådighed. Med en ordentlig kundedataanalysemekanisme på plads vil en virksomhed have mulighed for at udlede kritiske adfærdsindsigter, som den skal handle på for at fastholde kundegrundlaget.
Forståelse af kundeindsigterne vil gøre det muligt for din virksomhed at kunne levere det, som kunderne ønsker fra dig. Dette er det mest grundlæggende skridt for at opnå en høj kundefastholdelse.
Eksempel på en virksomhed, der bruger Big Data til kundehvervning og kundefastholdelse
Et reelt eksempel på en virksomhed, der bruger Big Data-analyse til at fremme kundefastholdelse, er Coca-Cola. I 2015 lykkedes det Coca-Cola at styrke sin datastrategi ved at opbygge et digitalt styret loyalitetsprogram. Coca-Colas direktør for datastrategi blev interviewet af ADMA’s administrerende redaktør. Interviewet gjorde det klart, at big data analytics står stærkt bag kundefastholdelse hos Coca-Cola. Nedenfor er et resumé af det fulde interview om, hvad Coca-Cola havde at sige om big data’s rolle i forhold til at opnå kundefastholdelse.
Hvor meget spiller data en rolle for Coca-Cola i forhold til at forblive relevant og forblive forbundet med sine forbrugere i en tid med digital transformation? Hvad med data og produktudvikling?
Data spiller en stadig vigtigere rolle inden for markedsføring og produktudvikling. Forbrugerne gør et stort stykke arbejde med at dele deres meninger med os – enten via telefon, e-mail eller sociale netværk – som gør det muligt for os at høre deres stemme og justere vores tilgang. Vi taler ofte om, hvorfor vi har to ører og en mund – det er bedre at lytte mere, end vi taler. Det gælder også for vores tilgang til forbrugernes input. Data hjælper os også med at skabe mere relevant indhold til forskellige målgrupper. Vi ønsker at fokusere på at skabe reklameindhold, der taler forskelligt til de forskellige målgrupper. Nogle mennesker elsker musik. Andre mennesker ser alle sportsgrene uanset årstiden. Vores brands er allerede synlige i disse områder, og vi arbejder hårdt på at bruge data til at bringe branded content, der stemmer overens med folks passioner.
#2 Brug af Big Data Analytics til at løse annoncørernes problem og tilbyde marketingindsigt
Big data-analyser kan være med til at ændre alle forretningsaktiviteter. Dette omfatter evnen til at matche kundernes forventninger, ændre virksomhedens produktlinje og naturligvis sikre, at marketingkampagnerne er effektive. Lad os se den nøgne sandhed i øjnene her. Virksomheder har mistet millioner, der er brugt på at køre reklamer, som ikke er frugtbare. Hvorfor sker dette? Der er stor sandsynlighed for, at de har sprunget forskningsfasen over.
Efter flere års forsigtig begejstring er marketing- og reklameteknologisektoren nu i stand til at omfavne big data i stor stil (Medal, 2017). Marketing- og reklamebranchen er i stand til at foretage en mere sofistikeret analyse. Dette indebærer observation af onlineaktiviteten, overvågning af transaktioner på salgsstederne og sikring af on the fly-detektion af dynamiske ændringer i kundetendenser. For at få indsigt i kundernes adfærd er det nødvendigt at indsamle og analysere kundernes data. Dette sker ved hjælp af den samme fremgangsmåde, som markedsføringsfolk og annoncører anvender, jf. illustrationen. Dette resulterer i evnen til at opnå fokuserede og målrettede kampagner.
En mere målrettet og personlig kampagne betyder, at virksomhederne kan spare penge og sikre effektivitet. Dette skyldes, at de målretter højpotentielle kunder med de rigtige produkter. Big data analytics er godt for annoncører, da virksomhederne kan bruge disse data til at forstå kundernes købsadfærd. Vi kan ikke ignorere det store problem med annoncesvindel. Gennem predictive analytics er det muligt for organisationerne at definere deres målkunder. Derfor kan virksomhederne få en passende og effektiv rækkevidde og undgå de store tab, der opstår som følge af annoncesvindel.
Eksempel på et brand, der bruger Big Data til målrettede reklamer
Netflix er et godt eksempel på et stort brand, der bruger big data analytics til målrettede reklamer. Med over 100 millioner abonnenter indsamler virksomheden enorme data, hvilket er nøglen til at opnå den status i branchen, som Netflix øger. Hvis du er abonnent, er du bekendt med, hvordan de sender dig forslag til den næste film, du skal se. Grundlæggende sker dette ved hjælp af dine tidligere søge- og seerdata. Disse data bruges til at give dem indsigt i, hvad der interesserer abonnenten mest. Se nedenstående skærmbillede, der viser, hvordan Netflix indsamler big data.
#3 Big Data Analytics for Risk Management
Den hidtil usete tid og det meget risikable erhvervsmiljø kræver bedre risikostyringsprocesser. Dybest set er en risikostyringsplan en kritisk investering for enhver virksomhed uanset sektor. At kunne fore se en potentiel risiko og afbøde den, før den opstår, er afgørende, hvis virksomheden skal forblive rentabel. Virksomhedskonsulenter vil rådgive om, at en virksomhedsrisikostyring omfatter meget mere end at sikre, at din virksomhed har den rigtige forsikring.
Så langt har big data analytics bidraget meget til udviklingen af risikostyringsløsninger. De tilgængelige værktøjer gør det muligt for virksomhederne at kvantificere og modellere de risici, som de står over for hver dag. I betragtning af den stigende tilgængelighed og mangfoldighed af statistikker har big data analytics et enormt potentiale til at forbedre kvaliteten af risikostyringsmodellerne. Derfor kan en virksomhed være i stand til at opnå smartere risikobegrænsningsstrategier og træffe strategiske beslutninger.
Organisationer skal imidlertid være i stand til at implementere en struktureret evolutionær for at kunne rumme det brede omfang af big data. For at opnå dette indsamler organisationer først de interne data, så de kan få klare indsigter, som vil være til gavn for dem. Endnu vigtigere er den integrerede analyseproces, som en virksomhed anvender. Et ordentligt big data-analysesystem er med til at sikre, at områder med svagheder eller potentielle risici identificeres.
Eksempel på brand, der bruger big data-analyse til risikostyring
UOB bank fra Singapore er et eksempel på et brand, der bruger big data til at drive risikostyring. Som finansiel institution er der et stort potentiale for at pådrage sig tab, hvis risikostyring ikke er velovervejet. UOB bank testede for nylig et risikostyringssystem, der er baseret på big data. Risikostyringssystemet baseret på big data gør det muligt for banken at reducere beregningstiden for den risikobetonede værdi. Oprindeligt tog det omkring 18 timer, men med risikostyringssystemet, der anvender big data, tager det kun et par minutter. Gennem dette initiativ vil banken muligvis være i stand til at foretage risikoanalyser i realtid i den nærmeste fremtid (Andreas, 2014).
#4 Big Data Analytics As a Driver of Innovations and Product Development
En anden stor fordel ved big data er evnen til at hjælpe virksomheder med at innovere og omudvikle deres produkter. Dybest set er big data blevet en vej til at skabe yderligere indtjeningsstrømme ved at muliggøre innovationer og produktforbedringer. Organisationer begynder med at korrigere så mange data, som det ville være teknisk muligt, før de designer nye produktlinjer og re-designer de eksisterende produkter.
Alle designprocesser skal starte med at fastslå, hvad der præcist passer til kunderne. Der er forskellige kanaler, hvorigennem en organisation kan undersøge kundernes behov. Derefter kan virksomheden identificere den bedste tilgang til at kapitalisere på dette behov baseret på big data-analyser.
“Gone are the days when you could go with your gut” (Rampton, 2017). For at forbedre kvaliteten og strømline din produktionsydelse er du nødt til at indsamle store data. Mavefornemmelsen er grundlæggende ikke længere pålidelig, hvis en organisation ønsker at konkurrere i det 21. århundrede. Det betyder, at disse organisationer skal finde på midler til at spore deres produkter, konkurrenter og kundefeedback.
Når dataene er til rådighed, foretages der derefter en analyse for at sikre, at der anvendes logiske ræsonnementer, før der udarbejdes en handlingsplan. Heldigvis har produktproducenter af enhver størrelse en unik fordel, når det gælder indsamling og udnyttelse af big data. Det betyder derfor, at disse organisationer nemt kan forbedre deres produktsortiment ved at producere innovative produkter.
Eksempel på brug af Big Data til at drive innovationer
Du har sikkert hørt om Amazon Fresh og Whole Foods. Dette er et perfekt eksempel på, hvordan big data kan bidrage til at forbedre innovation og produktudvikling. Amazon udnytter big data-analyser til at bevæge sig ind på et stort marked. Den datadrevne logistik giver Amazon den nødvendige ekspertise til at muliggøre skabelse og opnåelse af større værdi. Ved at fokusere på big data-analyser er Amazon whole foods i stand til at forstå, hvordan kunderne køber dagligvarer, og hvordan leverandørerne interagerer med købmanden. Disse data giver indsigt, når der er behov for at gennemføre yderligere ændringer.
#5 Brug af Big Data i Supply Chain Management
Big data giver leverandørnetværk større nøjagtighed, klarhed og indsigt. Gennem anvendelse af big data-analyser opnår leverandørerne kontekstuel intelligens på tværs af forsyningskæderne. Grundlæggende er leverandørerne gennem big data-analyser i stand til at slippe for de begrænsninger, de tidligere stod over for.
Dette var gennem brugen af de traditionelle virksomhedsstyringssystemer og forsyningskædeforvaltningssystemer. Disse ældre applikationer udnyttede ikke big data analytics, og derfor led leverandørerne store tab og var tilbøjelige til at begå fejl. Men gennem moderne tilgange, der er bygget på big data, kan leverandørerne være i stand til at udnytte et højere niveau af kontekstuel intelligens, hvilket er nødvendigt for forsyningskædens succes.
Moderne forsyningskædesystemer baseret på big data muliggør mere komplekse leverandørnetværk. Disse er bygget på videndeling og samarbejde på højt niveau for at opnå kontekstuel intelligens. Det er også vigtigt at bemærke, at ledende medarbejdere i forsyningskæden betragter big data-analyser som en forstyrrende teknologi. Dette er baseret på den tankegang, at det vil skabe et fundament for forandringsledelse i organisationerne.
Eksempel på et brand, der bruger Big Data til effektiv supply chain-effektivitet
PepsiCo er en virksomhed inden for forbrugeremballage, der er afhængig af store datamængder til en effektiv supply chain-styring. Virksomheden er forpligtet til at sikre, at de fylder detailhandlernes hylder op med passende mængder og typer af produkter. Virksomhedens kunder leverer rapporter, der omfatter deres lagerbeholdning og POS-beholdning til virksomheden, og disse data bruges til at afstemme og forudsige produktions- og forsendelsesbehovet. På denne måde sikrer virksomheden, at detailhandlerne har de rigtige produkter i de rigtige mængder og på det rigtige tidspunkt. Lyt til dette webinar, hvor virksomhedens Customer Supply Chain Analyst fortæller om vigtigheden af big data analytics i PepsiCo Supply chain.
Key Takeaway
Big data analytics er en vigtig investering for en virksomhed i vækst. Ved at implementere big data analytics kan virksomheder opnå konkurrencefordele, reducere driftsomkostningerne og fremme kundefastholdelse. Der er forskellige kilder til kundedata, som virksomheder kan udnytte. Efterhånden som den teknologiske udvikling fortsætter, bliver data let tilgængelige for alle organisationer.
Teknisk set er det rimeligt nok at sige, at organisationer allerede har data til deres rådighed. Det er op til de enkelte organisationer at sikre, at de implementerer passende dataanalysesystemer, der kan håndtere de enorme data. Har din virksomhed en mekanisme til analyse af store data på plads? Lær af ovenstående eksempler på succesfulde brands og implementer en i dag.
Indsamler du data om dit brand fra internettet og sociale medier?
Hvis ikke, kan du gøre det med det samme med Mentionlytics. Du skal blot gå til https://www.mentionlytics.com/free-brand-monitoring/ og indtaste navnet på dit brand for at komme gratis i gang. Du vil blive overrasket over, hvad du kan finde ud af om dit brand, som du ikke vidste, at det eksisterede.
Det er muligt at se disse data ved at udføre simple søgninger på Google eller sociale medier, men det er virkelig svært at få mening ud af det, ved at se det sparsomt på denne måde. Det er her, at værktøjer til overvågning af sociale medier kommer ind i billedet. Du kan bruge et værktøj som dette til automatisk at indsamle alle disse data for dig hver dag, analysere dem og give dig nyttige indsigter, som du kan bruge meget nyttigt for dit brand.
Herudover kan du også få adgang til de samme data for dine konkurrenter. Du kan også overvåge nøgleord og sætninger, der er relateret til din branche, og på denne måde kan du få meget nyttig forbrugerindsigt i realtid. Disse indsigter kunne koste hundredvis af dollars at erhverve fra et researchbureau.